联系我们
- 地 址:北京市海淀区北四环西路9号 ,主 营:人脸识别,活体检测,身份证识别,银行卡识别,名片识别,车牌识别,OCR识别等及智能识别技术。
- 电 话:13146317170 廖经理
- 传 真:
- 邮 箱:398017534@qq.com
机器学习AI的价值
机器学习AI的价值
问题1:到底产生了什么价值?
价值在于1.提供给公司或者雇主更多的利润2.提供给用户更优秀更便利的体验3.拓宽了行业更多可能途径
场景1:
假设在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需求电商平台帮住经过push、短信以致邮件的方式引流,提示存在潜在置办可能的用户“来来来这家店不错”,经过这种方式的收费其实是空手套白狼,投入产出比巨高
那如何寻觅到适合的用户举荐给适合的商家呢?以手机为例子,不同种的方式的效益2对比:
方法 转化率 单均收入
随机抽样 1% 2000
简单的逻辑(阅读搜索收藏)选择 2-3% 2000-3000
和谐举荐+交叉销售 3%-5% 3000
监视学习 9%-10% 3000-5000
数据处置过,但是数据相对比例真实可信。
以上一次活动,以10000人去算,商家收入由1%*10000*2000增至10%*10000*4500,商家利润按10%计算,平台抽成利润的20%,那就是没有任何物质本钱(电费除外),商家额外盈利56000,平台额外盈利14000,这种事情谁不愿意。
在平台中,可行的方面多如牛毛,往常广告CTR,商家举荐,用户聚宝盆,小区潜力,用户消费才干,每一方面每一次都是钱,问这种事情,请几个机器学习的员工,我想没有人不愿意,况且这种低端的,我们这种几十块钱的东西都可以完成
价值就是,提供给公司或者雇主更多的利润,就是高到不忍直视的ROI。
场景2:
假设在X程、飞X、X牛、同X上,想优化用户的体验,最直接的方式是什么?
猜你想要,猜你想去,猜你还想去
北京飞往上海:
这里有若干张机票,假设没有任何逻辑,初始排序要么按时间,要么按价钱,总之按照程序员的想法去做排序呈现就行了
这里,假设有运营同窗,就会说,不行,我觉得这个老王每次都买高价钱的机票,我要给他每次把高价钱的机票放在上面;产品同窗听了说,这哪里可以,这个老王每次都晚上走,我要把晚上的机票放在上面...
其实这样做都有道理,都有可行性。如何做出一个更好的决策,或者说如何针对不同的用户,呈现出更适合的呈现方式,就需求机器学习的辅佐。
简单的说,我们可以知道每个人真实的想法和企图。
我们可以经过分析用户的属性判别他是不是由于是商旅用户才买高价机票,这样五一这种假期,我们就不用优先呈现高价机票而应该优先呈现中等价钱同时9点左近的优质出行机票;我们也可以研讨老王是不是每次出行时间,看看老王是不是由于周五上班晚上回家,所以才每次这样选择,下次老王周五在登陆的时分,优先推送周五回家票,还可以写点”回家平安“软文,这样的用户体验,99.9%经过人力难以完成。
提供给用户更优秀更便利的体验,赚了钱的同时还让你的顾客愿意为此买单,这也算是价值之一吧。
场景3:
14年以前,租车都是线下的实体的,老老实实的开门店的,交着水电费,交着房租,还要额外的人力开支,用户上们取车各种不便当。
为什么要做这么累的事情?
有一部分,只是说有一部分缘由是由于风控。假设用户在网上可以下单,拿着车走了,谁来保证车辆的安全?一辆车少说也要10万左右吧,这样的风险当时没有任何一家企业可以承受的起的。
说一个数据,2‰,可能并不精确,但是又一定的自创性,这就是传统开着门店的租车行业的车辆丧失率。
按某租车公司披露的日均订单量5000单算,按70%的老用户+30%的新用户计算,每日存在5000*30%的车辆是初次出租,在按照2‰的丢车来算,每天存在的风险车辆是2辆左右,20w的潜在风险
日薪二十万,不,日薪500块,你就可以招一个机器学习的员工,往常行业中滴滴出行也在做租车,从2016年7月至今,1辆车都没有丧失,用的就是滴滴平台大量的出行数据信息+第三方征信数据,至于怎样做,行业里有很多很成熟的方法:打分卡模型,FICO、AHP等等,任何一种,都可以让原本很捉襟见肘的问题得到一定程度上的处置,而公司所付出的就是一些HC。
这些事情在没有机器学习之前,可能是不敢,也可能是没有才干,而往常成为可能。
问题二:出路在哪里?
11年我在读大学,那时分,我读的是数学系,很多人问我你读数学系以后准备干嘛?教书么?
说实话,当时我也不知道我读数学系的出路在哪里,一不想考研二不想当教员的我当时也很矛盾。但是,我挺置信这么一句话:不是不行,只是还没有到行的时分。
挺绕口的一句话,往常越来越多人来搞机器学习了,学计算机的,学经济的,学生物的...,知乎上的问题也越来越多,我也回答过一些问题,之后越来越多,千篇一概,后来索性我就视而不见了。
出路在哪里?
关于那些,看着机器学习火了,去亚马逊买了两本书,回家下载了python三周翻开不超越三次的人,没有出路。
关于那些,张口spark,闭口hadoop,一言不合就开端machine learning、deeping learning实则连梯度降落都不知道原理的人,没有出路。
关于那些,看着《机器学习速成》、《七天让你知晓深度学习的》...的人,一样没有出路。
20年前,我们不知道什么叫做机器学习,我们活的挺很开心。
其实,我不关心自己的出路在哪里,我只想做好当前的事情,尽力让自己的所学去改动一点周遭的世界,一点就好。
上一条:人像识别SDK,人脸活体SDK
下一条:手机扫描识别第二代居民身份证OCR